Giáo sư UC Berkeley bỏ chấm điểm bài tập về nhà vì sinh viên lạm dụng AI để gian lận

Một giáo sư tại Đại học California, Berkeley (UC Berkeley) đã ngừng giao bài tập về nhà có tính điểm cho sinh viên, với lý do việc sử dụng AI tràn lan đã khiến việc làm này trở nên vô nghĩa. Theo New York Post, nhà toán học nổi tiếng Richard Borcherds cho biết hiện nay gần như không thể phân biệt được bài nộp do sinh viên tự viết và bài do trí tuệ nhân tạo tạo ra. Do đó, ông hiện chủ yếu sử dụng các bài kiểm tra trực tiếp không có thiết bị điện tử để chấm điểm sinh viên và đánh giá mức độ tiếp thu bài học của họ trên lớp.

"Các kỳ thi trực tuyến giờ đây là một sự lãng phí thời gian vì một số sinh viên chỉ đơn giản dùng AI để trả lời các câu hỏi. Tôi không thể nhận1 biết sinh viên nào đang dùng AI, nhưng tôi nhận thấy điểm trung bình tăng lên rất nhiều trong các bài thi trực tuyến", giáo sư Borcherds chia sẻ với tờ báo. Ông cũng nói thêm, "Việc chấm điểm dựa trên độ chính xác chỉ tạo ra động lực rất lớn để họ sử dụng AI cho bài tập về nhà thay vì tự làm, đồng thời phạt những sinh viên trung thực. Và việc trả tiền để chấm các câu trả lời do AI tạo ra là một sự lãng phí thời gian và tiền bạc".

Vấn đề này xuất hiện khi OpenAI phát hành LLM phổ biến đầu tiên, GPT-3.5, vào tháng 11 năm 2022. Nhưng trong khi các LLM khi đó dễ mắc lỗi, khiến việc lạm dụng chúng dễ bị phát hiện, công nghệ này nay đã cải thiện đến mức rất khó nhận biết liệu nó có được sử dụng cho các bài viết hay không.

Nhiều nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng sinh viên thường xuyên đạt điểm cao hơn khi làm bài kiểm tra trực tuyến. Dù họ chưa chứng minh được một cách dứt khoát rằng sinh viên đã dùng AI để trả lời câu hỏi, sự khác biệt về điểm số lớn đến mức các nhà nghiên cứu kết luận các bài kiểm tra trực tuyến không có giám sát không còn phản ánh đúng những gì sinh viên đã học trong khóa học.

Một giáo sư tại Đại học Brown đã phát hiện điều này vào đầu năm nay khi sinh viên của ông đạt điểm trung bình 96% trong bài kiểm tra giữa kỳ làm tại nhà — một mức tăng đột biến so với mức trung bình lịch sử từ 65% đến 80%. Vì lý do này, ông đã bắt sinh viên làm bài thi cuối kỳ trực tiếp, dẫn đến kết quả là chỉ có hai sinh viên đạt điểm nằm trong khoảng 10% so với điểm giữa kỳ của họ, và chỉ có một người làm bài tốt hơn.

Tuy nhiên, không phải tất cả công cụ AI đều sẵn sàng giúp sinh viên gian lận, đơn cử như Cursor AI từng bảo một người dùng hãy tự học lập trình thay vì yêu cầu nó tạo mã nguồn. Dù vậy, đây chỉ là một công cụ trong vô số các ứng dụng khác, khiến việc ngăn chặn sinh viên sử dụng AI gần như là bất khả thi.

Đối với UC Berkeley, trường đã xem xét các phần mềm phát hiện AI để cố gắng giải quyết tình hình, nhưng xác định rằng chúng không đáng tin cậy. Do đó, nhà trường quyết định để các giáo sư tự do đưa ra chính sách về AI của riêng họ, miễn là họ nêu rõ các quy tắc về AI trong đề cương môn học. Về phần giáo sư Borcherds, ông cho biết nếu điều tồi tệ nhất mà AI có thể gây ra chỉ là làm cho việc chấm bài tập về nhà của giáo viên trở nên khó khăn hơn, thì ông sẽ cảm thấy "rất nhẹ nhõm".